- 搜索策略 ：
- 深度优先搜索（DFS） ：从图的某个顶点出发，沿着一条路径尽可能深入地搜索，直到该路径无法继续为止，然后回溯到上一个顶点，继续搜索其他路径。DFS通常采用递归或栈来实现。
- 广度优先搜索（BFS） ：从图的某个顶点出发，逐层扩展搜索范围，先访问离起点最近的所有顶点，然后逐层向外扩展，直到覆盖所有可达顶点。
- 应用领域 ：
- 深度优先搜索（DFS） ：适用于寻找路径、拓扑排序、解决迷宫问题等场景。DFS能够快速深入探索图的分支，但可能无法找到最短路径。
- 广度优先搜索（BFS） ：适用于求解最短路径问题、网络爬虫、层序遍历等场景。BFS能够找到从起点到终点的最短路径，但需要遍历所有节点，计算复杂度较高。
- 数据结构 ：
- 深度优先搜索（DFS） ：通常使用栈（Stack）来实现，栈具有后进先出（LIFO）的特性，适合用于回溯搜索路径。
- 广度优先搜索（BFS） ：通常使用队列（Queue）来实现，队列具有先进先出（FIFO）的特性，适合用于按层次遍历图。
- 算法实现 ：
- 深度优先搜索（DFS） ：可以通过递归或非递归方式实现。递归实现较为简洁，但可能受限于系统堆栈容量；非递归实现通常使用栈数据结构，空间复杂度较低。
- 广度优先搜索（BFS） ：可以通过循环或队列实现。循环实现较为直观，但需要手动管理队列；队列实现更为常见，能够自动按层次遍历图。
- 深度优先搜索（DFS） ：适用于深入探索图的分支，快速找到一条路径，但不一定是最短路径。
- 广度优先搜索（BFS） ：适用于找到最短路径，但需要遍历所有节点，计算复杂度较高。
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